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基于移动终端位置和群体大数据的自动化定位研究

         

摘要

针对传统GPS定位技术存在定位精度低,导致定位失效的问题,提出一种基于改进BP神经网络的数据过滤RSSI指纹定位算法。首先,通过RSSI算法获取基站台和移动终端位置的WIFI-AP指纹信息;然后采取数据过滤方式过滤消除无效定位点和WIFI-AP;最后利用跨层连接方式解决BP神经网络的梯度消失问题,并利用改进的BP神经网络深度预测指纹信息和待测点间的关联性,从而实现移动终端位置定位分析。实验证明,采用本方法进行数据过滤后,BP神经网络定位误差显著降低,最大误差仅为4.11 m,明显低于不采用数据过滤方法的BP神经网络位置定位误差。对比于改进前的BP神经网络,改进后的BP神经网络的定位误差显著下降,定位精度进一步提升。提出的自动化定位算法对移动终端位置的定位精度可达98.74%。由此说明,本算法满足移动终端精准定位需求,可对群体大数据进行自动化定位分析。

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